TOP SECRET: ENTRE O SEGREDO DA FÓRMULA DA COCA-COLA E DO ALGORITMO DA UBER

Viviane Vidigal – Professora e Pesquisadora. Doutoranda e mestre em Sociologia pela Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), pós graduada em Direito do Trabalho, pós graduada em Direito Penal. Integrante do grupo Grupo de Pesquisa Mundo do Trabalho e suas Metamorfoses (GPMT), coordenado pelo professor Ricardo Antunes

Sugiro-lhes a leitura desse texto ao som de um Jingle, que fez muito sucesso na década de 1990- Sempre Cola- Cola: https://www.youtube.com/watch?v=y6ZaXUrryp4. Always Coca- Cola: https://www.youtube.com/watch?v=lgayORZ0CTY.

Sabem como a Coca-Cola é produzida? Não adianta olhar no rótulo do refrigerante. A despeito das informações de quais são os ingredientes utilizados, estarem – supostamente (talvez haja um ingrediente secreto) – disponibilizados, ninguém sabe quais são as quantidades ou a ordem certa em que eles devem ser colocados na receita, não se sabe o modo de preparo. Outra bebida que possui uma “fórmula secreta” é o Guaraná Antarctica. Os segredos do negócio são guardados a sete chaves para evitar que a concorrência consiga imitar seus sabores e, com isso o capitalista deixe de lucrar com seu produto original.

Também na década de 90, podem se lembrar de outro jingle: “Dois hambúrgueres, alface, queijo, molho especial (…)”. Mas o que seria o “molho especial”? O consumidor não sabe. Nós não sabemos.

Já em outro milênio, no ano de 2008, era inverno em Paris, quando numa noite fria, dois empreendedores do Vale do Silício, um americano e outro canadense, que participavam de um evento de tecnologia simplesmente não encontraram um táxi para voltar para casa. Um deles, Travis Kalanich, cansado de atuar em negócios peer-to-peer, buscava algo inovador e desafiante. Refletindo sobre o assunto, seu amigo Garret Camp, ao se lembrar de como é difícil conseguir um táxi em São Francisco, teve a seguinte ideia:– Por que não compramos umas limusines, contratamos alguns motoristas, alugamos uma garagem e, através de um aplicativo, tornamos possível que uma pessoa contrate uma viagem ao apenas apertar um botão, aparecendo uma limusine com um motorista em frente à sua casa em apenas um minuto? Na sequência, Travis Kalanich respondeu:– Nós não vamos comprar nenhum carro, nós não vamos contratar nenhum motorista e muito menos vamos alugar garagem, porém, a ideia de criar um aplicativo em que a pessoa aperte um botão e o seu motorista particular apareça em poucos minutos, como num passe de mágica, é fantástica.¹ Como “mágica”, o algoritmo secreto da Uber começou a ser idealizado.

O que é um algoritmo?

Gurevich afirma que “algoritmos não são nem humanos, nem máquinas; eles são entidades abstratas” (GUREVICH, 2011, p. 10). Segundo Kleinberg “pode-se pensar informalmente um algoritmo como um passo a passo, um conjunto de instruções, expressado em uma linguagem estilizada, para a resolução de um problema.” (KLEINBERG, 2008. p. 1). Ele transforma “dados em resultados desejados” (GILLESPIE, 2018).

Ada Lovelace (1815-1851) escreveu o primeiro algoritmo para ser processado por uma máquina, a máquina analítica de Charles Babbage. Quando uma máquina é treinada para ter uma inteligência artificial, ela necessita passar por um processo de aprendizagem para que tome as decisões que o seu criador julgue corretas. Para que isso ocorra, é necessária uma quantidade grande de dados aprendizado para que ela treine seu conhecimento sobre a decisão a ser tomada baseada em uma função de decisão escolhida no seu desenvolvimento. Quando os algoritmos de aprendizagem de máquina são relacionados a pessoas, eles podem possuir um viés discriminatório por diversos fatores, tanto relacionados ao seu treinamento quanto à sua implementação e isso é chamado de viés algorítmico. Os algoritmos são construídos a partir de dados. Se essas informações tem problemas de anotação, ou seja, tem alguma parcialidade em algum aspecto, esses preconceitos serão naturalmente aprendidos.

Mazzotti (2017) alerta que o algoritmo é considerado invisível, apesar de integrado em diversos aspectos do cotidiano das pessoas, torna-se uma caixa preta e é afastado do escrutínio do público, passando a ser encarado como um elemento natural.

A existência dos algoritmos vai além da concepção instrumental sugerida pela retórica institucional da empresa Uber. Os algoritmos, como qualquer outra tecnologia, são produzidos a partir do trabalho humano para empresas de tecnologia e ao mesmo tempo, “também são resultados das interações das pessoas comuns com esses algoritmos” (GROHMANN, 2020). Na verdade, “algoritmos são opinião embutida em matemática”, escreveu Cathy O’Neil (2016) afirmando que todo algoritmo, em alguma medida, carrega em si os valores e as opiniões de quem o construiu, num processo de reprodução de certos comportamentos. Portanto, é necessário o exercício de ressaltar que o algoritmo de neutro não tem nada, para afastar o que Taina Bucher (2017) chama de imaginário algorítmico de neutralidade e objetividade.

Perícia judicial do algoritmo

A pedido de um motorista da Uber, com o objetivo subsidiar o exame da presença dos elementos caracterizadores da relação de emprego alegada por ele, foi deferida a realização de perícia técnica no algoritmo utilizado no aplicativo da empresa, pelo juízo da 80ª Vara do Trabalho do Rio de Janeiro (RJ). A pretensão é a de identificar as condições em que se dava a distribuição de chamadas, a definição de valores a serem cobrados e repassados, a existência de restrições ou preferências em decorrência da avaliação, da aceitação ou da frequência de realização de corridas e o conteúdo das comunicações entre a plataforma e os motoristas.

No entanto, o ministro Douglas Alencar, do Tribunal Superior do Trabalho, deferiu, em 28 de maio de 2021, tutela provisória de urgência² para suspender a realização de prova pericial cujo objeto é o algoritmo da Uber do Brasil Tecnologia Ltda. A perícia deve ser suspensa até o julgamento, pelo TST, de recurso em mandado de segurança da Uber, com o mesmo objeto.

A empresa alega violação de segredo empresarial e afronta à livre concorrência e à liberdade de iniciativa. O ministro ressaltou que os riscos que podem decorrer da realização dessa diligência precisam ser avaliados com maior acuidade, pois ela tem potencial de trazer à tona informações sigilosas, aparentemente fundamentais no segmento empresarial de atuação da plataforma, baseado em tecnologia digital.

A caracterização do que é “segredo industrial” ou “segredo comercial” de acordo com a legislação é abrangente. As fórmulas da Coca-Cola e do “molho especial” do McDonald´s podem ser configuradas segredos industriais? Sim, são produtos. Qual é a medida de comparabilidade entre a Coca-Cola, o molho especial do McDonald´s e o algoritmo da Uber? Como se pode comparar um produto ao gerenciamento algorítmico?

O Gerenciamento algorítmico

O gerenciamento algorítmico pode ser definido como supervisão, governança e práticas de controle conduzidas por algoritmos sobre trabalhadores(as) (MÖHLMANN; ZALMANSON, 2017). A tecnologia da informação e comunicação permite às empresas terem acesso a um grande contingente de trabalhadores(as) sem a necessidade de contato direto, determinando as regras do negócio, e verificando o desempenho do trabalho pelas notas dadas pelos usuários. O algoritmo, a partir de todas as informações que lhe são apresentadas, é capaz de organizar toda a atividade (REIS; CORASSA, 2017).

O algoritmo, nesse modelo laboral, é o emissor de ordens para os(as) trabalhadores(as). Aparece como executor da vontade e valores da empresas, um intermediário entre a plataforma e os(as) trabalhadores(as). Verificamos, portanto, que nas práticas de gerenciamento algorítmico há a implementação automática de decisões algorítmicas (MÖHLMANN; ZALMANSON, 2017), os(as) trabalhadores(as) interagem com um “sistema” em vez de humanos.

Dessa forma, a percepção de que se está sendo controlado(a) é muito sutil, o que gera dificuldade de se reconhecer o controle. Em tempos de arquitetura da informação³, (e o controle está aí, na maneira como a informação é produzida e manipulada pela empresa), principalmente aquele(a) que está sendo controlado(a), não enxerga a pessoa do controlador, podendo portanto, compreender a técnica como neutra. O(a) trabalhador(a) pode culpar o algoritmo pelos acontecimentos, a despeito de serem criados pelas empresas que determinam unilateralmente as regras do contrato de trabalho (VIDIGAL, 2020).

Em muitos casos, o sistema tem menos transparência e os(as) trabalhadores(as) não têm conhecimento do conjunto de regras que governam os algoritmos. (MÖHLMANN; ZALMANSON, 2017). A coleta de dados é surpreendente e, eles são utilizados de forma obscura e as regras não são acordadas com os(as) trabalhadores(as). Neste caso, os(as) trabalhadores(as) não são informados e não tem conhecimento do total conteúdo de seu contrato de trabalho, não podendo alterá-lo ou negociá-lo.

Em uma sociedade democrática o direito de informação precede o direito de negociação, sem informação não há negociação, não há possibilidade de autonomia da vontade do(a) trabalhador(a). Como que os(as) trabalhadores(as) podem ter autonomia da vontade se eles(as) não tem a informação sobre quais são os termos do trabalho, quais as condições que estão enfrentando? (CARELLI, 2021)⁴.

Na Holanda, um processo judicial foi movido no Tribunal de Amsterdam contra a Uber. Os motoristas queriam provar sua relação de emprego com a empresa e, para isso, solicitaram acesso aos seus dados do algoritmo. O fundamento do pedido foi o direito à proteção de dados dos motoristas. O objetivo era provar que o grau de vinculação dos motoristas aos algoritmos tinha efeitos legais e funcionaria como uma relação empregatícia. O tribunal holandês permitiu, então, o acesso ao algoritmo da Uber.

A “lei Rider”, da Espanha, resulta de um acordo entre sindicatos e patrões, contra a vontade das principais plataformas digitais, com o objetivo de acabar com a precariedade de quem trabalha nas entregas ao domicílio, garantindo um vínculo e direitos laborais. Esta é a primeira lei na Europa a incluir a obrigação de uma empresa tecnológica revelar os seus algoritmos.

Trata-se de uma questão de interesses em disputas- mais do que uma questão técnica e jurídica. Dessa forma, os argumentos são articulados embasados em falsos análogos. Não há medida de comparabilidade entre uma fórmula de um produto e a organização/gestão de trabalhadores(as). O algoritmo, por organizar e gerenciar o trabalho, não pode ser secreto. Não há regulamento de empresa que possa ser segredo.

No entanto, há paralelos possíveis de serem tecidos entre esses “segredos”. Por muito tempo, houve boatos de que os hambúrgueres do McDonalds eram fabricados a partir de minhocas – isso foi desmentido, após a empresa publicamente demonstrar que isso seria muito mais caro do que utilizar carne bovina. Que a Uber prove e mostre suas “minhocas”.

Referências

BUCHER, T. The Algorithmic Imaginary: exploring the ordinary affects of Fa¬cebook algorithms. Information, Communication & Society, v. 20, n. 1, p. 30-44, 2017.

CASTRO, Viviane Vidigal. As ilusões da uberização: um estudo à luz da experiência de motoristas Uber. Dissertação de mestrado. Universidade Estadual de Campinas- Campinas/SP, 2020. Disponível em: http://repositorio.unicamp.br/bitstream/REPOSIP/343227/1/Castro_VivianeVidigalDe_M.pdf

GILLESPIE, T. A relevância dos algoritmos. Parágrafo, v. 6, n. 1, p. 97, jan./abr. 2018.

GROHMANN, R. Plataformização do trabalho: características e alternativas. In: Uberização, trabalho digital e Indústria 4.0, Ricardo Antunes (org.). São Paulo: Boitempo, 2020.

KLEINBERG, Jon. The Mathematics of Algorithm Design. Princeton Companion to Mathematics, Princeton Univ. Press, 2008.p.1. Disponível em:<https://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/pcm.pdf>. Acesso em: 08 nov. 2017.

MAZZOTTI, Massimo. Algorithmic life. In: PRIDMORE-BROWN, Michele; CROCKETT, Julien. The digital revolution: debating the promises and perils of the Internet, automation, and algorithmic lives in the last years of the Obama Administration. Los Angeles: Los Angeles Review of Books: 2017, p. 34-35

MÖHLMANN, M. and ZALMANSON, L. (2017): Hands on the wheel: Navigating algorithmic management and Uber drivers’ autonomy, proceedings of the International Conference on Information Systems (ICIS 2017), December 10-13, Seoul, South Korea.

O’NEIL, Cathy. Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. Crown Books,2016.

REIS, Daniela Muradas; CORASSA, Eugênio Delmaestro. Aplicativos de transporte e plataforma de controle: o mito da tecnologia disruptiva do emprego e a subordinação por algoritmos. In: LEME, Ana Carolina Reis Paes; RODRIGUES, Bruno Alves; CHAVES JÚNIOR, José Eduardo de Resende (Coord.). Tecnologias disruptivas e a exploração do trabalho humano. São Paulo: LTr, 2017. p. 157-165.

WURMAN, R. S. Information architects. 2.ed. Lakewood: Watson-Guptill Pubns, 1997.

1 As falas indicam uma remontagem de trechos de entrevista com seu fundador, que pode ser vista parcialmente em: UNI COMMON KNOWLEDGE, History of Uber – Travis Kalanick, Co-Founder andCEO of Uber – How They Started. Youtube, 15 jul. 2016. Disponível em:<https://www.youtube.com/watch?v=horKATZh4-8&gt;. Acesso em: 20 jun. 2018. Minuto 1:10-1:55 e2:34. E em: UBER, Our History. Disponível em: <https://www.uber.com/pt-BR/our-story/&gt;. Acessoem: 20 jun. 2018. Os vídeos do site da Uber não contêm a riqueza dos detalhes fornecidos naentrevista publicada no YouTube.8 Reconstrução de falas de entrevista que pode ser vista em: History of Uber – Travis Kalanick, Co-Founder and CEO of Uber – How They Started. Youtube, 15 jul. 2016. Disponível em:<https://www.youtube.com/watch?v=horKATZh4-8&gt;. Acesso em: 20 jun. 2018.

2 Processo: TutCautAnt-1000825-67.2021.5.00.0000.

3 Saul Wurman (1997) definiu Arquitetura da Informação como sendo a ciência e a arte de criar instruções para espaços organizados. WURMAN, R. S. Information architects.2. ed. Lakewood: Watson-Guptill Pubns, 1997.

4 A fala de Rodrigo Carelli pode ser encontrada: https://www.youtube.com/watch?v=YtRIueqC_hs.